Role of advanced neuroimaging, fluid biomarkers and genetic testing in the assessment of sport-related concussion: a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To conduct a systematic review of published literature on advanced neuroimaging, fluid biomarkers and genetic testing in the assessment of sport-related concussion (SRC). DATA SOURCES: Computerised searches of Medline, PubMed, Cumulative Index to Nursing and Allied Health Literature (CINAHL), PsycINFO, Scopus and Cochrane Library from 1 January 2000 to 31 December 2016 were done. There were 3222 articles identified. STUDY SELECTION: In addition to medical subject heading terms, a study was included if (1) published in English, (2) represented original research, (3) involved human research, (4) pertained to SRC and (5) involved data from neuroimaging, fluid biomarkers or genetic testing collected within 6 months of injury. Ninety-eight studies qualified for review (76 neuroimaging, 16 biomarkers and 6 genetic testing). DATA EXTRACTION: Separate reviews were conducted for neuroimaging, biomarkers and genetic testing. A standardised data extraction tool was used to document study design, population, tests employed and key findings. Reviewers used a modified quality assessment of studies of diagnostic accuracy studies (QUADAS-2) tool to rate the risk of bias, and a modified Grading of Recommendations Assessment, Development, and Evaluation (GRADE) system to rate the overall level of evidence for each search. DATA SYNTHESIS: Results from the three respective reviews are compiled in separate tables and an interpretive summary of the findings is provided. CONCLUSIONS: Advanced neuroimaging, fluid biomarkers and genetic testing are important research tools, but require further validation to determine their ultimate clinical utility in the evaluation of SRC. Future research efforts should address current gaps that limit clinical translation. Ultimately, research on neurobiological and genetic aspects of SRC is predicted to have major translational significance to evidence-based approaches to clinical management of SRC, much like applied clinical research has had over the past 20 years.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».